Los robots hoy en día no operan solamente más rápido y de manera más fiable que las personas, sino que también realizan tareas que superan las habilidades humanas, como por ejemplo el ensamblaje microscópico de precisión. También es cierto que muchos de ellos no son tan inteligentes como parecen, o mejor dicho, aun siendo más habilidosos que las personas, están programados para ejecutar un número limitado de tareas. Muchos robots presentan un peligro cuando operan cerca de la gente y deben estar situados en zonas aisladas u operar bajo regulación para proteger a los operarios.
A medida que la tecnología avanza y los costos disminuyen, y en tanto los fabricantes descubren aplicaciones para las que los algoritmos de la inteligencia artificial (IA) pueden resolver decisiones complejas, la IA ocupa cada vez más un lugar específico en la fabricación. Conforme se vuelve ubicua, el futuro de la inteligencia artificial en la fabricación resulta ya factible en los mercados emergentes, pone en relieve la actual mejora en las capacidades sensoriales y su uso fuera de la línea de producción y predice aquello que se va a necesitar y cuándo.
1. Un uso más generalizado de la inteligencia artificial en los nuevos mercados
La fabricación requiere de una gran cantidad de inversión y aporta una rentabilidad con frecuencia escasa. Por esta razón se ha desplazado gran parte de la fabricación a países de bajos salarios, donde los costos de mano de obra son tan reducidos que invertir en IA y en automatización era antes difícil de justificar. Actualmente, como consecuencia del aumento de los sueldos y niveles de vida en países como India, puede introducirse fácilmente la inteligencia artificial. China está ya destinando una considerableinversión a la inteligencia artificial para fabricación y comercio electrónico.
Al igual que hemos visto cómo trabajadores de los países industrializados se quejaban de la pérdida de puestos de trabajo a consecuencia de la automatización, vemos ahora el mismo fenómeno en las fábricas de China. Es cierto que a corto plazo muchos trabajadores serán sustituidos por robots, pero la finalidad será retenerlos para que realicen tareas más sofisticadas de diseño, programación o mantenimiento. El objetivo final será desarrollar aplicaciones de IA que no tengan únicamente como finalidad la automatización de las tareas, sino que efectúen el proceso del negocio en su totalidad, como por ejemplo confeccionar productos de acuerdo con los requisitos específicos de un cliente.
2. Mejores sensores en las máquinas para conseguir mayor seguridad en los lugares de trabajo
La inteligencia artificial se remonta a la década de 1950, pero no ha tenido una aceptación generalizada hasta el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático aplicados a conjuntos de datos para descubrir patrones significativos, sin que para ello haya una programación expresa. Michael Mendelson, uno de los responsables del desarrollo del plan de estudios del instituto NVIDIA Deep Learning, nos comenta: “Sin algoritmos flexibles, las computadoras únicamente pueden hacer aquello que les pedimos que hagan. Muchas tareas, especialmente las relacionadas con la percepción, no pueden convertirse en instrucciones basadas en reglas. En el sector de la fabricación, algunas de las aplicaciones más interesantes en un futuro próximo incluirán la percepción”. Esto puede permitir que los robots sean más capaces y resulten idóneos para interactuar y recibir instrucciones de las personas.
La visión artificial constituye una de estas aplicaciones. Diseñar cámaras con una sensibilidad superior al ojo humano ha sido una tarea bastante fácil. La inteligencia artificial ahora nos ofrece la posibilidad de dar cada vez más sentido a las imágenes. Landing.ai es una startup fundada por Andrew Ng, veterano de Silicon Valley ocupado en resolver problemas de fabricación tales como el análisis de calidad de alta precisión. Ha desarrollado herramientas de visión artificial que pueden encontrar defectos microscópicos en productos tales como placas de circuitos impresos de una resolución indetectable por el ojo humano usando para ello un algoritmo de aprendizaje automático que ha sido probado utilizando un número muy reducido de imágenes de muestra.
Este es un reto a nivel micro. Un problema a nivel macro es formar un robot para que detecte lo que sucede en su entorno y que pueda así evitar alteraciones o peligros.
Es una situación análoga al vehículo auto conducido cuyo uso en todo el mundo está cada vez más cerca.
Las fábricas podrán estar equipadas con carretillas elevadoras y cintas transportadoras inteligentes auto conducidas que muevan los materiales y productos acabados.
Los robots suelen estar puestos en un lugar fijo, pero corren el riesgo de chocar con otros objetos o personas que deambulen por el lugar en el que operan. La visión artificial o los sensores de movimiento pueden conseguir que detengan su actividad en caso de posible peligro. Existe también cada vez más interés en los robots colaborativos, llamados también cobots, que pueden operar trabajando con personas. La inteligencia artificial brinda ahora la posibilidad de que puedan recibir instrucciones de humanos, incluidas las nuevas instrucciones que no estaban previstas en la programación original. Para ello los robots y las personas deberán hacer uso de un lenguaje común, algo que se asemeja cada vez más al habla normal. Este es un concepto que ya se ha demostrado en la Universidad de Rochester (EE.UU.) y en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT).
“La especie humana ha acumulado una experiencia de miles de años ejercitando la comunicación verbal mientras que la forma escrita es mucho más reciente y a veces más rebuscada.”, comenta Mendelson. “Hablar con los robots nos permite comunicar conceptos que mediante textos tal vez no pudieran quedar expresados tan claros”.
3. La inteligencia artificial en la cadena de logística y demás posibilidades
La inteligencia artificial consigue que los robots sean más capaces y facilita nuestra colaboración con ellos. Su impacto también podrá verse en sectores que no están relacionados con la robótica. En la cadena de logística, por ejemplo, los algoritmos pueden detectar patrones de demanda de ciertos productos en momentos precisos, en distintos mercados geográficos y en segmentos socioeconómicos específicos y tener en cuenta al mismo tiempo los ciclos macroeconómicos, la situación política e incluso las tendencias meteorológicas. Podremos conseguir así mejorar las previsiones de la demanda del mercado y su consiguiente suministro de materias primas, de niveles de personal, mejores decisiones financieras, existencias, mantenimiento de equipos, y un consumo energético acorde.
La inteligencia artificial es también importante para el mantenimiento predictivo de los equipos, por medio de sensores que verifican las condiciones operativas y las prestaciones de los equipos de las fábricas, así como a predecir averías y fallos de funcionamiento. Estos sensores pueden también recomendar o tomar medidas preventivas. Som Shahapurkar es director de aprendizaje automático en FICO, con experiencia de más de 40 años en la comercialización de la IA y nos comenta que en otros sectores esta es una práctica habitual. Añade que su uso se ha propagado a distintos ámbitos, tanto a la generación de complejos correos electrónicos dirigidos a consumidores o a la predicción de averías de blades en torres de servidores de Facebook y Google.
Muchos de los datos provendrán de sensores situados en los mismos equipos de procesamiento y no solo en la fábrica. Los sensores podrán también estar situados en los centros de los proveedores, ocuparse de verificar inventarios de los recambios y otras aportaciones frontales y ocuparse del monitoreo de los problemas de calidad de los productos en centros de distribución o en minoristas.
La inteligencia artificial puede dar pautas para ayudar a los fabricantes a predecir la demanda antes de que fabriquen los productos en preparación. En 2010 el profesor de informática Johan Bollen junto con varios colegas de la Universidad de Indiana demostró que los algoritmos podían leer e interpretar el clima de opinión en Twitter con tal precisión que permitían predecir los movimientos de los mercados de valores. El análisis de esta sensación generalizada podría emplearse para predecir la demanda de ciertos productos o incluso de marcas concretas, nos comenta Bollen, “especialmente hoy cuando los consumidores comunican frecuentemente sus impresiones por chats. Para ello deberían emplearse asistentes de IA de Google y Amazon”. Mucho del trabajo reciente desarrollado por Bollen se centra en la influencia de las redes sociales en el clima de opinión política, si bien ha estudiado igualmente el comportamiento de los consumidores.
Aun así, los defensores de la inteligencia artificial afirman que dicha tecnología es tan solo una forma evolutiva de la automatización, un resultado inevitable de la Cuarta Revolución Industrial. La inteligencia artificial puede ser una herramienta eficaz en la fabricación, para conseguir mejor elaboración y producir cosas de forma más barata. Aun así, lo cierto es que no se puede reemplazar el ingenio humano para hacer frente a los cambios inesperados en la demanda o los gustos. Ni tampoco para decidir si algo se va a fabricar o no.
Este artículo apareció originalmente en Redshift, una publicación de Autodesk que explora el Future of Making, comparte historias inspiradoras de innovación y ofrece consejos para ayudar a las empresas a tener éxito en la construcción, la arquitectura, la ingeniería y la fabricación.
